Relation client : Auchan explore l’analyse sémantique pour cerner le big data textuel
Invité par Proxem (fournisseur de solutions d’analyse sémantique), Auchan évoque son retour d’expérience dans un contexte de connaissance client.
Auchan commence à exploiter le potentiel de la dimension big data textuelle pour des besoins de gestion de relation client.
Depuis quatre ans, l’enseigne de grande distribution exploite une plateforme d’analyse sémantique Proxem pour traiter les avis des clients et répondre à la demande si besoin est.
L’étiquette big data est un peu usurpée puisque l’on parle seulement de 20 000 messages captés par mois via les 130 magasins en France.
« Nous nous efforçons de traiter la relation client au plus près des clients avec une vision décentralisée », explique Jérôme Desreumaux, Directeur de la Relation Clients d’Auchan.
Venu témoigner mercredi lors d’une conférence organisée à Paris par son partenaire Proxem, le manager explique qu’il cherche surtout à cerner les réclamations des clients au plus près du point de vente.
Par conséquent, les messages concernant Auchan déversés par les réseaux sociaux sont traités à part (via un community manager), tout comme les contacts téléphoniques.
Du coup, quelles sont les sources prises en compte ? Les messages texte laissés par e-mails sur le site Internet du magasin, ceux captés directement en accueil magasin et ceux collectés dans les carnets papier des chefs de rayon (des petites notes manuscrites qui représentent encore 25% de la collecte globale).
« Les informations, remarques, idées et réclamations sont consolidées dans une base de données que nous appelons La voix des clients », explique Jérôme Desreumaux.
Chaque nuit, la collecte de verbatim est « aspirée » dans l’outil de GRC puis les éléments sont ventilés auprès des catégories managers concernés dans les magasins au niveau local.
Quels sont les sujets récurrents qui remontent via La voix des clients ? La détection d’opportunités de ventes, l’anticipation de risques sanitaires (en captant des signaux faibles, les produits incriminés sont retirés des rayons) et le
contrôle de qualité des produits.
Pour Proxem, Auchan constitue l’une des premières références dans la grande distribution à avancer dans la connaissance Client et le big data. Certes, le volume de données traitées par analyse sémantique demeure réduit mais le retour d’expérience est fondé sur quatre ans.
Dans le secteur de la grande distribution, le fournisseur de solutions logicielles d’analyse sémantique affiche aussi Carrefour comme client grand compte.
Sémantique et big data : le nouveau terrain de jeu
En prenant le relais du représentant de son client Auchan, François-Régis Chaumartin, Directeur Général de Proxem, parie sur un déferlement technologique associé au big data textuel.
Sa société doit être en mesure de répondre au défi des trois V associés au big data : volume, vélocité, variété des données à traiter en volumétrie significative.
L’offre technologique de Proxem – de la découverte automatique des sources web parlant d’un sujet à l’analyse sémantique en passant par la visualisation des données – est déclinée en trois formes : connaissances clients, veille et études Internet et ressources humaines.
La société dispose d’une base clients étoffée : Air Liquide, Buffalo Grill, Total, Leroy Merlin (enseigne sœur d’Auchan par le biais de la famille Mulliez), M6, Orange, France loisirs…
La R&D (20% du chiffre d’affaires de l’éditeur qui s’élève à un million d’euros sur l’exercice juin 2014 – juin 2015) se concentre sur les barrières linguistiques à lever, le machine learning, la variété des données et des formats à ingurgiter (réseaux sociaux, blogs, infos corporate, publications scientifiques et légales, données Excel) mais aussi les retranscriptions téléphoniques automatisées (speech-to-text).
« Le verbatim, l’analyse feedback, le text mining et la valorisation des données à travers des techniques de visualisation, c’est le terrain de jeu de l’analyse des big data textuelles », estime François-Régis Chaumartin.
Prochainement, Proxem compte lancer une offre API pour une quinzaine de langues et une offre packagée de veille pour des études de cas d’entreprises.
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